MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4306631416 · doi:10.53967/cje-rce.v45i3.5191

Assessing Learning Skills and Work Habits: What Do Report Card Data Tell Us?

2022· article· en· W4306631416 sur OpenAlexaffvenueabout
Stefan Merchant, Don A. Klinger, John R. Kirby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReport cardAcademic achievementMathematics educationStandardized testPsychologyAccountabilitySet (abstract data type)Construct (python library)Achievement testTest (biology)Work (physics)Medical educationPedagogyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many school systems ask teachers to assess and report upon aspects of student performance beyond academic achievement. In Ontario, K–12 teachers assess a common set of six Learning Skills and Work Habits. How well teachers are able to undertake these assessments is not well studied. This study examines Grade 9 and 12 report card data from two districts in Ontario, Canada to determine to what extent different learning skills are assessed independently of each other, and to what extent they are associated with teacher-awarded academic achievement and achievement on a standardized Grade 9 mathematics examination delivered by Ontario’s Educational Quality and Accountability Office (EQAO). Results indicate that the set of six Learning Skills and Work Habits are assessed as a unitary construct. Grades on these skills have higher correlations with teacher-awarded grades than with standardized test scores. Finally, gender differences in both academic achievement and achievement on the set of skills are investigated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducationMême sujetSchool Choice and PerformanceTravaux en français237 207